Les 8 grands défis du Chief Data Officer en 2025

Le rôle du Chief Data Officer (CDO) est de plus en plus reconnu.

S’il n’était attribué qu’en tant que responsabilité supplémentaire, il est maintenant devenu un métier officiel dans les entreprises.

Il bénéficie d’une meilleure reconnaissance, mais son rôle reste un défi permanent… Quels sont les challenges du Chief Data Officer en 2025 ? La réponse en 8 points clés.

#1 Aligner gouvernance des données et besoins métiers pour maximiser la valeur business

Il est facile de se perdre dans les problématiques tactiques et techniques du Data Management. Le risque est d’autant plus élevé si le Chief Data Officer a un profil technique.

Si l’aspect stratégique et culturel de la data governance est mis de côté, les référents métiers risquent de ne pas se sentir aussi concernés qu’ils le devraient.

Et s’ils ne le sont pas, ils ne changeront pas leurs pratiques liées à la data, ne communiqueront pas assez avec les experts de la donnée… Résultat ? L’impact business sera amoindri.

Le poste de Chief Data Officer devient presque tendance. Mais ne cédez pas à la tentation du « buzz word » : évitez d’attribuer des tâches traditionnelles simplement repackagées au CDO, qui ne recouvrent aucune réalité pratique. Le métier de CDO n’a rien d’accessoire !

Votre CDO – en véritable directeur des données – doit se concentrer sur son objectif : être au service des métiers de l’entreprise.

#2 Distinguer les rôles Chief Data Officer & Chief Digital Officer pour éviter les conflits de priorités

Si le CDO est devenu une charge unique et officielle, il arrive encore qu’il assume deux rôles en même temps : Chief Data Officer et Chief Digital Officer. Pourtant, ces deux rôles doivent idéalement être attribués à deux personnes différentes. La charge de responsabilité peut être trop importante pour fusionner les deux.

Cependant, si le Chief Data Officer de votre entreprise est aussi son Chief Digital Officer, il est chargé de conseiller les référents métiers sur l’ensemble de la stratégie digitale de l’entreprise.

Ses objectifs :

• Conseiller sur les modèles de business digitaux émergeants, notamment pour générer un chiffre d’affaires plus important et ne pas se laisser dépasser par la concurrence
• Optimiser l’utilisation des outils digitaux au sein de l’entreprise
• Améliorer la gouvernance de la donnée

Recommandation : séparer les fonctions lorsque la maturité data ou digitale de l’entreprise l’exige.

#3 Assurer la conformité réglementaire (RGPD, Data Governance Act, HIPAA, BCBS 239) sans freiner l’agilité

La conformité aux réglementations sur les données, comme le RGPD, est une occupation majeure pour la plupart des Chief Data Officers.

Que faire des données sensibles et des données personnelles collectées par l’entreprise ? Comment les utiliser tout en étant conforme aux règlements ? Faut-il changer certains process internes ?

La conformité (RGPD, Data Governance Act, réglementations sectorielles comme HIPAA, BCBS 239…) reste un pilier, mais ce n’est pas la mission principale du CDO. Cette tendance est confirmée par le MIT Sloan Management Review, qui souligne dans The Chief Data Officer Role: What’s Next que le rôle du CDO doit aller bien au-delà du simple pilotage réglementaire, pour s’imposer comme un levier de transformation business.

Si toutes ces questions sont importantes, elles ne doivent pas pour autant être au cœur des problématiques du Chief Data Officer. Son rôle, c’est d’être au service des métiers et de trouver des bénéfices business aux données de l’entreprise pour améliorer les prises de décision.

La gestion de la conformité et des données sensibles est plutôt une tâche à confier au Data Protection Officer.

#4 Conduire le changement organisationnel pour favoriser l’adoption d’une culture data

Selon les entreprises, les parties prenantes peuvent freiner les tentatives de changement. Le comité exécutif, le département IT, les référents métiers et même les collaborateurs peuvent refuser le changement pour différentes raisons :

• Demande de ressource financière ou humaine trop importante
• Absence de motivation pour modifier les habitudes professionnelles du quotidien
• Découragement face à l’ampleur de la tâche à accomplir

Pour les convaincre d’accepter le changement, nous vous conseillons de commencer par proposer un cas d’usage simple et rapide à réaliser, qui servira d’exemple au Chief Data Officer pour faire comprendre au reste de l’entreprise l’importance de la data governance et sa fluidité de mise en œuvre.

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#5 Déployer et ancrer une culture data dans tous les départements

Adopter une culture data, c’est s’adapter à de nouveaux outils et processus internes.

Mais les notions clés liées à la transformation data sont souvent mal comprises ou confondues : digital vs. data, data hub vs. data lake, gouvernance vs. compliance, dataviz vs. Business Intelligence… Il s’agit pourtant d’enjeux majeurs pour l’entreprise !

Le rôle du Chief Data Officer est d’évangéliser les équipes. Si les collaborateurs et les managers comprennent les enjeux de la culture data et se les approprient, ils adopteront sans difficulté la transformation de l’entreprise et la conduite du changement.

L’objectif est de faire collaborer tous les départements de l’entreprise ensemble. Une meilleure utilisation de la data, c’est un meilleur impact sur le plan business.

#6 Moderniser un système d’information obsolète grâce à des solutions comme le data gatalog

Les systèmes informatiques utilisés par l’entreprise ne sont pas toujours adaptés aux besoins identifiés par le Chief Data Officer.

Si l’idée n’est pas de remplacer tous les outils, il est pourtant indispensable d’acquérir de nouvelles technologies de stockages et d’analyse des données pour assurer la performance des référents métiers. Une question se pose : comment les intégrer à l’infrastructure existante ?

Inutile de tout changer : le processus serait trop cher, trop compliqué et long à mettre en place. Ce qu’il faut, c’est apporter de petits changements dans les pratiques quotidiennes qui auront un impact positif majeur sur l’ensemble de l’entreprise.

#7 Améliorer la traçabilité et le cycle de vie des données avec un data lineage complet

Les données collectées par l’entreprise n’ont pas toujours une source, des transformations et des usages clairement définis.

La qualité des données n’est pas définie ou hétérogène. De plus, la data est parfois gérée en silo dans les différents départements. Ces derniers n’ont pas les mêmes usages ni les mêmes interprétations des données exploitées, ce qui rend la compréhension du patrimoine général plus difficile.

Comment faire pour rendre la data accessible à tous ? Le Chief Data Officer doit piloter un chantier de cartographie des données à l’aide d’un Data Catalog. Il pourra ainsi retracer les origines, voir les transformations effectuées, déterminer les usages…

#8 Constituer une équipe data & AI performante (Data Scientist, Analyst, Architect)

Pour assurer la mise en place de la data governance, le Chief Data Officer doit constituer une solide équipe de collaborateurs « data-driven » : les Data Bakers. Un Data Baker est une personne en charge d’un aspect particulier de la data.

Data Scientist, Data Analyst, Data Architect… Les profils des Data Bakers sont très recherchés, mais les candidats peu nombreux. Un recrutement précipité est l’une des causes principales de l’échec de la stratégie de Data Governance. Alors n’hésitez pas à y consacrer le temps et les efforts nécessaires.

Le Chief Data Officer est un métier qui ne cesse d’évoluer. Comme il doit faire face à de nombreux défis au quotidien, il doit utiliser des outils adaptés, comme le Data Catalog. Ce dernier peut l’aider à fédérer les différentes équipes autour d’un projet commun.

8 défis & solutions pour les CDO en 2025

1. Aligner gouvernance des données et besoins métiers pour maximiser la valeur business

Le CDO doit veiller à ce que la gouvernance de la donnée serve directement les priorités stratégiques de l’entreprise. Cela signifie organiser régulièrement des ateliers avec les métiers pour identifier les cas d’usage à fort retour sur investissement. L’objectif n’est pas seulement d’améliorer la qualité ou l’architecture technique, mais de démontrer en quoi la donnée contribue à la performance et à l’innovation.

2. Distinguer les rôles Chief Data Officer et Chief Digital Officer

Dans de nombreuses organisations, les responsabilités du CDO se confondent parfois avec celles du Chief Digital Officer (CDiO). Pourtant, les deux fonctions ne poursuivent pas les mêmes objectifs : le CDO se concentre sur la valorisation et la gouvernance des données, tandis que le CDiO pilote la transformation numérique globale. Les séparer clairement évite les conflits de priorités et permet d’accélérer la maturité digitale et data de l’entreprise.

3. Assurer la conformité réglementaire sans freiner l’agilité

Les réglementations (RGPD, Data Governance Act, HIPAA, BCBS 239, etc.) font partie intégrante du quotidien du CDO. Toutefois, son rôle n’est pas de se transformer en Data Protection Officer. Il s’agit plutôt de s’assurer que la conformité est intégrée aux projets data, sans ralentir l’innovation. La mise en place de politiques data claires, rédigées en langage métier, permet de concilier conformité et agilité.

4. Conduire le changement organisationnel

La transformation data est avant tout une transformation culturelle. Le CDO doit faire face à des résistances internes, souvent liées à la méconnaissance des bénéfices ou à la crainte de complexité. La meilleure approche consiste à commencer petit : un projet pilote concret, démontrant un “quick win”, permet de convaincre progressivement et de fédérer les équipes autour d’une nouvelle façon de travailler avec la donnée.

5. Déployer et ancrer une culture data dans tous les départements

Pour qu’une organisation devienne véritablement data-driven, la culture data doit être partagée par tous. Le rôle du CDO est de clarifier les concepts clés (Data Lake vs Data Warehouse, Gouvernance vs Conformité, BI vs Data Viz) et de fournir des outils pédagogiques : formations internes, glossaire collaboratif, communication régulière. L’enjeu final est que chaque décision stratégique repose sur des données fiables et comprises par tous.

6. Moderniser un système d’information hérité

Beaucoup d’entreprises disposent encore d’outils fragmentés ou obsolètes. Le remplacement total est coûteux et risqué. Le CDO doit trouver un équilibre entre modernisation et continuité, en introduisant progressivement des solutions comme le Data Catalog, qui centralise la connaissance et améliore la découvrabilité des données. Cela permet de gagner en efficacité sans provoquer de rupture brutale dans l’écosystème technique.

7. Améliorer la traçabilité et le cycle de vie des données

Sans transparence sur l’origine, les transformations et l’usage des données, la qualité et la confiance sont compromises. Le CDO doit donc promouvoir des pratiques de Data Lineage et de cartographie de données. L’adoption d’un Data Catalog capable de visualiser le cycle de vie complet des données offre plus de fiabilité, facilite la réutilisation et renforce la conformité.

8. Constituer une équipe Data & AI performante

Le CDO ne peut réussir seul : il doit s’appuyer sur une équipe complémentaire (Data Scientist, Data Analyst, Data Architect, etc.). Le défi est d’attirer et de retenir les bons profils, tout en veillant à ce que chacun soit aligné sur la vision Data & AI de l’entreprise. Recruter dans la précipitation est souvent un facteur d’échec : il vaut mieux privilégier la cohérence et la qualité des talents que la vitesse.

Conclusion : un rôle en évolution permanente

En 2025, le CDO est bien plus qu’un gestionnaire de données : il est chef d’orchestre de la valeur data et IA.

Son succès dépend autant de sa capacité à fédérer les équipes que de ses compétences techniques et stratégiques.

Avec les bons outils — en particulier un Data & AI Product Governance Platform comme DataGalaxy — il peut transformer la donnée en un véritable actif stratégique.

À propos de l'auteur

Jessica Sandifer

Passionnée par la transformation de la complexité des données en clarté, Jessica Sandifer est une gestionnaire de contenu expérimentée qui conçoit des histoires qui résonnent auprès d'audiences techniques et commerciales. Chez DataGalaxy, elle crée des messages de marketing de contenu et de produit qui démystifient la gouvernance des données et rendent la préparation à l'IA réalisable.